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[Python/Data Analysis] Numpay - Array Tranposition 사용하기 - Day 6 본문

Python/Data Analysis

[Python/Data Analysis] Numpay - Array Tranposition 사용하기 - Day 6

HooneyS shun10114 2017.06.08 09:10

# [Python/Data Analysis] Numpay - Array Tranposition 사용하기  - Day 6

import numpy as np


arr = np.arange(50).reshape((10,5))

arr

    array([[ 0,  1,  2,  3,  4],

           [ 5,  6,  7,  8,  9],

           [10, 11, 12, 13, 14],

           [15, 16, 17, 18, 19],

           [20, 21, 22, 23, 24],

           [25, 26, 27, 28, 29],

           [30, 31, 32, 33, 34],

           [35, 36, 37, 38, 39],

           [40, 41, 42, 43, 44],

           [45, 46, 47, 48, 49]])


arr.T

    array([[ 0,  5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45],

           [ 1,  6, 11, 16, 21, 26, 31, 36, 41, 46],

           [ 2,  7, 12, 17, 22, 27, 32, 37, 42, 47],

           [ 3,  8, 13, 18, 23, 28, 33, 38, 43, 48],

           [ 4,  9, 14, 19, 24, 29, 34, 39, 44, 49]])


np.dot(arr.T,arr)

    array([[7125, 7350, 7575, 7800, 8025],

           [7350, 7585, 7820, 8055, 8290],

           [7575, 7820, 8065, 8310, 8555],

           [7800, 8055, 8310, 8565, 8820],

           [8025, 8290, 8555, 8820, 9085]])


arr3d = np.arange(50).reshape((5,5,2))

arr3d

    array([[[ 0,  1],

            [ 2,  3],

            [ 4,  5],

            [ 6,  7],

            [ 8,  9]],

    

           [[10, 11],

            [12, 13],

            [14, 15],

            [16, 17],

            [18, 19]],

    

           [[20, 21],

            [22, 23],

            [24, 25],

            [26, 27],

            [28, 29]],

    

           [[30, 31],

            [32, 33],

            [34, 35],

            [36, 37],

            [38, 39]],

    

           [[40, 41],

            [42, 43],

            [44, 45],

            [46, 47],

            [48, 49]]])



arr3d.transpose((1,0,2))

    array([[[ 0,  1],

            [10, 11],

            [20, 21],

            [30, 31],

            [40, 41]],

    

           [[ 2,  3],

            [12, 13],

            [22, 23],

            [32, 33],

            [42, 43]],

    

           [[ 4,  5],

            [14, 15],

            [24, 25],

            [34, 35],

            [44, 45]],

    

           [[ 6,  7],

            [16, 17],

            [26, 27],

            [36, 37],

            [46, 47]],

    

           [[ 8,  9],

            [18, 19],

            [28, 29],

            [38, 39],

            [48, 49]]])



arr = np.array([[1,2,3]])

arr

    array([[1, 2, 3]])



arr.swapaxes(0,1)

    array([[1],

           [2],

           [3]])


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